sift图像配准matlab代码-scripts:为无线电视准备数据

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sift图像配准matlab代码表面和连接性重建:TVB模拟的成像管道 脚本0.4.1 请参阅 0.4.1的新功能: 无需使用Matlab 可以选择任意数量的子区域的新的子细分方案 0.4的新功能: Dockerfile,可通过Docker轻松安装。 测试。 重新组织和简化代码=>与tvb-make的兼容性。 2个新的分区:Destrieux和HCP-MMP1 特征 为无线电视准备数据:表面重建,区域映射,连接组。 mrtrix 3.0 RC3:SIFT / SIFT2,ACT,3种类型的配准结构/扩散,去噪,充值/涡流校正,偏置场校正,蒙版上采样和膨胀,多壳多组织,dhollander算法,fsl皮层下皮下剥离,束管图和tdi生成,多线程。 自动配置检查。 HCP数据集的便捷脚本。 在大多数情况下会自动处理反相编码DWI。 任意数量的区域中的子细分以及相应的区域映射。 MNE前向模型。 python 3.5。 执照 此项目使用MIT许可证。 完整的许可证位于SCRIPTS发行版的LICENSE.txt中。 版权所有(c)[2014] [SCRIPTS开发人员] 如何引用 引用脚本时,
scripts-master.zip
  • scripts-master
  • .gitignore
    15B
  • Dockerfile
    3.9KB
  • example_config.sh
    4.2KB
  • LICENSE.txt
    1KB
  • util
  • correct_region_mapping.py
    1.3KB
  • check_region_mapping.py
    6.3KB
  • region_mapping.py
    4.9KB
  • aseg2srf
    3.5KB
  • region_mapping_other_parcellations.py
    11.9KB
  • extract_bem.py
    795B
  • subparcel.py
    22.5KB
  • list_subcortical.py
    631B
  • extract_high.py
    897B
  • reunify_both_regions.py
    821B
  • compute_connectivity_sub.py
    419B
  • compute_connectivity_files.py
    10.8KB
  • compute_luts.py
    1.5KB
  • off2txt.py
    378B
  • HCP_pre_scripts.sh
    2.9KB
  • txt2off.py
    377B
  • remesher
  • Makefile.linux
    175B
  • cmdremesher
  • cmdremesher
    9.4MB
  • Makefile
    593B
  • Makefile.dep
    976B
  • main.cc
    5.1KB
  • main_backup.cc
    3.6KB
  • main.o
    592.7KB
  • Makefile.inc
    158B
  • libgmm
  • gmm_iter_solvers.h
    4KB
  • gmm_precond_mr_approx_inverse.h
    6.3KB
  • gmm_dense_sylvester.h
    6.7KB
  • gmm_solver_cg.h
    7.8KB
  • gmm_precond_ildlt.h
    10.9KB
  • gmm_precond_ilu.h
    9.9KB
  • gmm_MUMPS_interface.h
    8.7KB
  • gmm_solver_bfgs.h
    7KB
  • gmm_except.h
    12.4KB
  • gmm_transposed.h
    11KB
  • gmm_sub_index.h
    8.2KB
  • gmm_interface_bgeot.h
    3.7KB
  • gmm_precond_ildltt.h
    8.3KB
  • gmm_precond_ilut.h
    8.1KB
  • gmm_kernel.h
    2.1KB
  • gmm_solver_idgmres.h
    24.8KB
  • gmm_std.h
    8.8KB
  • gmm_ref.h
    21.5KB
  • gmm_dense_qr.h
    29KB
  • gmm_modified_gram_schmidt.h
    3.6KB
  • gmm_precond_diagonal.h
    5KB
  • gmm_superlu_interface.h
    15.4KB
  • gmm_precond.h
    3.2KB
  • gmm_least_squares_cg.h
    3.3KB
  • gmm_tri_solve.h
    8.6KB
  • gmm_inoutput.h
    39.5KB
  • gmm_blas_interface.h
    43.8KB
  • gmm_precond_ilutp.h
    9.6KB
  • gmm_dense_Householder.h
    13.6KB
  • gmm_conjugated.h
    16.8KB
  • gmm_matrix.h
    48KB
  • gmm_solver_bicgstab.h
    6.6KB
  • gmm_condition_number.h
    5.2KB
  • gmm_domain_decomp.h
    5.5KB
  • gmm_blas.h
    87KB
  • gmm_opt.h
    4.6KB
  • gmm_solver_Schwarz_additive.h
    27.1KB
  • gmm_dense_lu.h
    10.5KB
  • gmm_interface.h
    47.3KB
  • gmm_iter.h
    5.1KB
  • gmm_sub_matrix.h
    18.8KB
  • gmm_sub_vector.h
    23.6KB
  • gmm_lapack_interface.h
    22.5KB
  • gmm_solver_qmr.h
    7.8KB
  • gmm_real_part.h
    25.9KB
  • gmm_solver_gmres.h
    6.9KB
  • gmm_solver_Newton.h
    5.4KB
  • gmm_algobase.h
    8.7KB
  • gmm_vector_to_matrix.h
    14.4KB
  • gmm_vector.h
    36.7KB
  • gmm_scaled.h
    18KB
  • gmm.h
    2.1KB
  • gmm_def.h
    45.2KB
  • gmm_solver_constrained_cg.h
    5.9KB
  • libremesh
  • relaxarea.h
    685B
  • oversampling.o
    857.5KB
  • pntriangle.o
    322.4KB
  • test.cc
    19.1KB
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    1.6KB
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    31.1KB
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    1.2KB
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    4.2KB
  • vertexref.cc
    1000B
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    1021.3KB
  • exception.h
    576B
  • relaxanglesmooth.cc
    688B
内容介绍
# Surface and Connectivity Reconstruction: Imaging Pipeline for TVB Simulations ## SCRIPTS 0.4.1 Please see the [wiki](https://github.com/ins-amu/scripts/wiki) #### New in 0.4.1: - Remove need for Matlab - new subparcellation scheme where arbitrary number of subregions can be chosen #### New in 0.4: - Dockerfile for easy installation with Docker. - Tests. - Reorganization and simplification of the code => compatibility with tvb-make. - 2 new parcellations: Destrieux, and HCP-MMP1 #### Features - prepare data for TVB: surface reconstruction, region mapping, connectome. - mrtrix 3.0 RC3: SIFT/SIFT2, ACT, 3 types of registration structural/diffusion, denoising, topup/eddy corrections, bias field corrections, mask upsampling and dilatation, multi-shell multi-tissue, dhollander algo, fsl subcortical structure parcellation, tractogram and tdi generation, multi-threaded. - automatic config checks. - convenience script for HCP datasets. - handle automatically reverse phase-encoding DWI in most cases. - subparcellation in any number of regions along with corresponding region mapping. - MNE forward model. - python 3.5. #### License This poject use the MIT License. The full license is in LICENSE.txt in the SCRIPTS distribution. Copyright (c) [2014] [The SCRIPTS Developers] #### How to cite When citing SCRIPTS, please cite this work: Proix T, Spiegler A, Schirner M, Rothmeier S, Ritter P, Jirsa, VK. How do parcellation size and short-range connectivity affect dynamics in large-scale brain network models? NeuroImage, 2016, 142:135-149
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